要习惯做读书笔记

今天忽然有所感触。几年来,我的学习方法一直都在被自己怀疑着。学习的效果一直不好,可我几乎不能确定不知道自己的错出在哪里。

无意间看了一篇文章,说是做读书笔记有很多好处...我忽然间有点醒悟,我大学那么多年真的没做过什么笔记呀。高中的时候可是每天都有的,

原来不知不觉中已经丢失了这个好习惯...

大学三年来,每天上课都有点吊儿郎当。见老师讲的是ppt,想着到时复习的时候也有ppt参考,何必动手做笔记,多此一举呢?见到有些同学

在奋笔疾书,一丝不苟地记笔记的样子时,心里还有点不以为然。

现在想起来,就两个字了:后悔。其实后面还应该再加两个字:莫及。每次去理解别人写的东西,都要费不少劲。要是自己的笔记的话,估计就没那么就结了。怪不了别人,莫怨天,莫尤人。要怪就怪自己吧。

现在还不算迟,赶紧养成好习惯,该记的还是要做一下笔记。花花说的对,要常常读读写写,这样进步才快。

人生如白驹过隙,莫虚度光阴。谨记谨记。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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